Máster en Gestión y Analítica Avanzada de Datos, Big Data e IA
- Máster |
- Presencial en Sevilla
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Descripción del curso
Detalles
Dirigido a:
Este Máster está diseñado para potenciar el desarrollo formativo de alumnos con distintas titulaciones: Ingeniería informática, Industrial y de Telecomunicaciones, Matemáticas y Administración, Dirección de Empresas, Economía y Marketing.
Comentarios:
Transformación digital, estrategia del dato e Inteligencia Artificial.
El objetivo general es llegar a ser un experto en el mundo de los datos, y entender cómo funciona el ciclo de los datos para la toma de decisiones basada en datos.
¿Qué voy a aprender en el Máster en Gestión y analítica avanzada de datos, Big Data e IA?
El objetivo general es llegar a ser un experto en el mundo de los datos, y entender cómo funciona el ciclo de los datos para la toma de decisiones basada en datos. Aprender sobre cómo trabajar con grandes cantidades de información (Big Data), cómo mantenerla segura y organizada (Gestión de Datos), cómo tomar decisiones inteligentes a partir de esos datos (Analítica de Datos), y cómo utilizar la inteligencia artificial para crear soluciones innovadoras (IA).
Metodología:
El Máster combina clases teóricas y prácticas, junto con un proyecto final que se desarrolla a lo largo del programa. Además, incluye seminarios impartidos por expertos y grandes proveedores de la industria para proporcionar una visión actualizada del campo de los datos y la IA.
Será imprescindible para la obtención del Diploma, la asistencia del alumno a la totalidad de las sesiones lectivas programadas (salvo al 10% de horas lectivas por causas justificadas).
Temario:
Bloque 1: Apertura e Introducción ciencia de datos
Fundamento de la ciencia de datos: definición y conceptos
Aplicaciones en diferentes industrias
Bloque 2: Arquitectura de big data
Definición y característica Big Data
Plataformas y tecnologías de procesamiento
Proyecto Máster y creación entorno
Bloque 3: Sistema de almacenamientos
Bases de datos relacionales: Diseño y estructura
Bases de datos no relacionales (NoSQL): Conceptos y casos de uso
Almacenamiento I
Almacenamiento II
Experto: Sesión con Oracle
TFM
Bloque 4: Procesamiento del dato
Introducción al SQL: sintaxis básica
Introducción a Python: Sintaxis básica y librerías
Introducción al R: Sintaxis básica
NO SQL / JSON
Procesamiento en tiempo real y por lotes: Spark y Kafka
Experto: Cloudera
Experto: Snowflake
TFM
Bloque 5: Cloud Computing
Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: AWS
Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: Google
Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: Azure Microsoft
Experto: Sesión Oracle
Experto: Sesión con Google
Experto: Sesión con AWS
TFM
Bloque 6: Modelo de datos
Diseño de Bases de datos relaciones: introducción y modelos de datos
Modelos de datos no SQL (documentos, etc,.)
Sesión vendor: Denodo (virtualización)
Bloque 7: Seguridad del dato
Fundamentos de seguridad de datos: Confidencialidad, integridad y disponibilidad
Amenazas y vulnerabilidades
Gestión identidades y encriptación de datos
TFM
Bloque 8: Gobierno del Dato
Marco de gobierno de dato: Políticas y procedimientos
Gestión del Cambio
Data Quality
Herramientas de Gobierno del Dato
Privacidad de los datos y GDPR
IA. Introducción normativa y Data Ethics
Gobierno de la IA
Sesión Vendor: IBM
TFM
Bloque 9: Visualización del Dato
Principios de diseño de información
Tipos de gráficos y visualizaciones, y grafos
Herramientas de visualización: PowerBI, Tableau,Qlik,.
Usabilidad de la presentación: Story telling
Presentaciones eficaces
Sesión Vendor: Qlik
TFM
Bloque 10: Analítica de datos
Fundamentos matemáticos y estadísticos: regresión , etc.
Machine Learning: Supervisado, no supervisado y reforzado
Desarrollo de modelos y evaluación
Caso práctico de ML
MLOPS – Desarrollo metodológico de modelos
Sesión Vendor: Google
Sesión Vendor: Adobe
TFM
Bloque 11: Experiencia de Cliente y Marketing
Experiencia de Clientes: Visión 360
Sesión Vendor: Saleforce
Caso de usos de la industria: CaixaBank
Caso de usos de la industria: Innova – TSN
Bloque 12: Inteligencia Artificial
Definición y aplicaciones de IA.
Casos de la industria
IA y marketing
Sesión Experto: Microsoft
Sesión Experto: IBM
TFM
Bloque 13: Recapitulación y cierre
Presentación de proyectos
Cierre del Máster
Bloque 14: Habilidades Directivas
Ofimática: Excel básico
Seminario Orientación Laboral
Habilidades Directivas (1): Ética Empresarial
Habilidades Directivas (2): Hablar en público
Habilidades Directivas (3): Habilidades Comerciales
Habilidades Directivas (4): Trabajo en equipo
Trabajo Fin de Máster (Evaluación)
Profesorado:
El Claustro de profesores del Máster lo componen profesionales de empresas tecnológicas, así como profesores con gran experiencia dentro del ámbito de las escuelas de negocios.
Titulación:
El máster incluye la certificación, individual y personal, por Microsoft en Azure Fundamentals
Este certificado demuestra un conocimiento básico de los conceptos de la nube, los servicios básicos de Azure y las funciones y herramientas de administración y gobernanza de Azure y sirve de examen para el bloque V Cloud Computing.
El Instituto Cajasol, en colaboración con American Land, Centro Preparador de los Exámenes de Cambridge incluye en los programas de Másteres 25/26 la preparación en inglés para para la certificación por Cambridge.
Duración:
424 horas
Fechas:
Fechas: de octubre de 2025 a junio 2026
Lunes a jueves de 16.00 h a 20.00 h.
Por motivos organizativos, se podrá fijar una clase al mes los viernes lectivos horario de tarde...
Este Máster está diseñado para potenciar el desarrollo formativo de alumnos con distintas titulaciones: Ingeniería informática, Industrial y de Telecomunicaciones, Matemáticas y Administración, Dirección de Empresas, Economía y Marketing.
Comentarios:
Transformación digital, estrategia del dato e Inteligencia Artificial.
El objetivo general es llegar a ser un experto en el mundo de los datos, y entender cómo funciona el ciclo de los datos para la toma de decisiones basada en datos.
¿Qué voy a aprender en el Máster en Gestión y analítica avanzada de datos, Big Data e IA?
El objetivo general es llegar a ser un experto en el mundo de los datos, y entender cómo funciona el ciclo de los datos para la toma de decisiones basada en datos. Aprender sobre cómo trabajar con grandes cantidades de información (Big Data), cómo mantenerla segura y organizada (Gestión de Datos), cómo tomar decisiones inteligentes a partir de esos datos (Analítica de Datos), y cómo utilizar la inteligencia artificial para crear soluciones innovadoras (IA).
Metodología:
El Máster combina clases teóricas y prácticas, junto con un proyecto final que se desarrolla a lo largo del programa. Además, incluye seminarios impartidos por expertos y grandes proveedores de la industria para proporcionar una visión actualizada del campo de los datos y la IA.
Será imprescindible para la obtención del Diploma, la asistencia del alumno a la totalidad de las sesiones lectivas programadas (salvo al 10% de horas lectivas por causas justificadas).
Temario:
Bloque 1: Apertura e Introducción ciencia de datos
Fundamento de la ciencia de datos: definición y conceptos
Aplicaciones en diferentes industrias
Bloque 2: Arquitectura de big data
Definición y característica Big Data
Plataformas y tecnologías de procesamiento
Proyecto Máster y creación entorno
Bloque 3: Sistema de almacenamientos
Bases de datos relacionales: Diseño y estructura
Bases de datos no relacionales (NoSQL): Conceptos y casos de uso
Almacenamiento I
Almacenamiento II
Experto: Sesión con Oracle
TFM
Bloque 4: Procesamiento del dato
Introducción al SQL: sintaxis básica
Introducción a Python: Sintaxis básica y librerías
Introducción al R: Sintaxis básica
NO SQL / JSON
Procesamiento en tiempo real y por lotes: Spark y Kafka
Experto: Cloudera
Experto: Snowflake
TFM
Bloque 5: Cloud Computing
Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: AWS
Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: Google
Principales proveedores y soluciones de Cloud Computing: Azure Microsoft
Experto: Sesión Oracle
Experto: Sesión con Google
Experto: Sesión con AWS
TFM
Bloque 6: Modelo de datos
Diseño de Bases de datos relaciones: introducción y modelos de datos
Modelos de datos no SQL (documentos, etc,.)
Sesión vendor: Denodo (virtualización)
Bloque 7: Seguridad del dato
Fundamentos de seguridad de datos: Confidencialidad, integridad y disponibilidad
Amenazas y vulnerabilidades
Gestión identidades y encriptación de datos
TFM
Bloque 8: Gobierno del Dato
Marco de gobierno de dato: Políticas y procedimientos
Gestión del Cambio
Data Quality
Herramientas de Gobierno del Dato
Privacidad de los datos y GDPR
IA. Introducción normativa y Data Ethics
Gobierno de la IA
Sesión Vendor: IBM
TFM
Bloque 9: Visualización del Dato
Principios de diseño de información
Tipos de gráficos y visualizaciones, y grafos
Herramientas de visualización: PowerBI, Tableau,Qlik,.
Usabilidad de la presentación: Story telling
Presentaciones eficaces
Sesión Vendor: Qlik
TFM
Bloque 10: Analítica de datos
Fundamentos matemáticos y estadísticos: regresión , etc.
Machine Learning: Supervisado, no supervisado y reforzado
Desarrollo de modelos y evaluación
Caso práctico de ML
MLOPS – Desarrollo metodológico de modelos
Sesión Vendor: Google
Sesión Vendor: Adobe
TFM
Bloque 11: Experiencia de Cliente y Marketing
Experiencia de Clientes: Visión 360
Sesión Vendor: Saleforce
Caso de usos de la industria: CaixaBank
Caso de usos de la industria: Innova – TSN
Bloque 12: Inteligencia Artificial
Definición y aplicaciones de IA.
Casos de la industria
IA y marketing
Sesión Experto: Microsoft
Sesión Experto: IBM
TFM
Bloque 13: Recapitulación y cierre
Presentación de proyectos
Cierre del Máster
Bloque 14: Habilidades Directivas
Ofimática: Excel básico
Seminario Orientación Laboral
Habilidades Directivas (1): Ética Empresarial
Habilidades Directivas (2): Hablar en público
Habilidades Directivas (3): Habilidades Comerciales
Habilidades Directivas (4): Trabajo en equipo
Trabajo Fin de Máster (Evaluación)
Profesorado:
El Claustro de profesores del Máster lo componen profesionales de empresas tecnológicas, así como profesores con gran experiencia dentro del ámbito de las escuelas de negocios.
Titulación:
El máster incluye la certificación, individual y personal, por Microsoft en Azure Fundamentals
Este certificado demuestra un conocimiento básico de los conceptos de la nube, los servicios básicos de Azure y las funciones y herramientas de administración y gobernanza de Azure y sirve de examen para el bloque V Cloud Computing.
El Instituto Cajasol, en colaboración con American Land, Centro Preparador de los Exámenes de Cambridge incluye en los programas de Másteres 25/26 la preparación en inglés para para la certificación por Cambridge.
Duración:
424 horas
Fechas:
Fechas: de octubre de 2025 a junio 2026
Lunes a jueves de 16.00 h a 20.00 h.
Por motivos organizativos, se podrá fijar una clase al mes los viernes lectivos horario de tarde
Sede principal del centro
Sevilla: Avenida Aljarafe s/n. - 41940 - Tomares- Sevilla: Avenida Aljarafe s/n. - 41940 - Tomares
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